接續前文:CES 2018自駕車總複習(上)  

在CES 2018發表一輛標價4萬5,000美元電動休旅車、預計2019年在中國市場開始量產並銷售的中國新創公司Byton引起不少注意;而提到自動駕駛車輛,另一家中國業者百度(Baidu)也不能忽視。

很多科技產業分析師認為,號稱是「中國的Google」的百度,確實已經展現了收集在中國收集大數據的能力,而該公司為高度自動化駕駛車輛打造的開放性平台Apollo,會進一步強化該公司在這方面的地位。

而奠基於去年7月發表的第一代Apollo平台,百度最新發表的Apollo 2.0首度將四個該平台的組成部份──雲端服務、軟體、硬體參考設計以及車輛平台──整合在一起;該公司聲稱這個以百度Duer作業系統為基礎的平台,現在能提供自動駕駛車輛行駛於基本都會環境、甚至夜間的導航能力。

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百度在CES 2018發表Apollo 2.0自動駕駛車輛平台
(來源:EE Times)

百度已經擁有超過90家產業界夥伴,包括運算平台晶片供應商如Nvidia、Intel、NXP與Renesas;據說目前中國有200家車廠,Apollo平台的設計就是為了降低這些車廠進入自動駕駛車輛領域的門檻,就像是Google在智慧型手機領域建立了Android生態系統,也催生了眾多中國本地的智慧型手機品牌。

百度集團總裁暨營運長、百度智能駕駛事業群總經理陸奇在CES 2018的發表會上指出:「我們有大數據、我們可以提供開放性開發平台,而且我們(在中國)有量產能力;」更重要的是,他表示中國能提供「對自動駕駛車輛開發與測試的友善政策」。

陸奇指出,為了避免因為有太多中國車廠投入使得自動駕駛車輛技術開發出現多頭馬車,中國政府已經指定Apollo為官方平台。而以下視訊為百度在該公司北京園區進行的自動駕駛車輛示範,包括接駁巴士、載客車輛甚至掃街車。

自駕車處理器兩強爭霸

我們知道Nvidia與Intel/Mobileye 已經「相互廝殺」好一段時間…那究竟是誰家解決方案是更好的自動駕駛運算平台選擇?

Nvidia執行長黃仁勳在CES 2018大力推銷該公司最新的Xavier處理器,將該款晶片稱為驅動「未來自動駕駛的AI超級電腦」;而該公司在CES記者會上發佈的最大新聞就是與Uber的合作,未來Uber的共乘服務車隊將採用Nvidia的晶片。Xavier處理器內含90億電晶體,已經開始運作,比其他競爭方案「至少領先兩年」。

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Intel/Mobileye自駕車解決方案
(來源:Intel/Mobileye)

至於Intel/Mobileye則是提出了「攝影機優先」(camera-first)的自動駕駛車輛策略,也就是藉由擴大使用攝影機為基礎的先進駕駛輔助系統(ADAS)來幫助自動駕駛車輛安全行駛;Mobileye執行長暨技術長Amnon Shashua在一場記者會上說明了這種策略的背後哲學,首先也是最重要的,他將開發Level (L) 2到L4/L5車輛視為同一件事,並表明該公司對於開發「現在沒有任何用途」的自動駕駛車輛沒有興趣。

Shashua公開批評那些直接投入L4與L5自駕車開發的競爭對手,表示這種趨勢會引發對運算需求的爆炸性增加;他重複警告「這並不是科學研究」,自駕車開發的成功關鍵要同時仰賴處理器與高解析度地圖之「經濟可擴展性」(economic scalability)。

Level 2+是什麼東東?

我想我們都知道什麼是L2、L3與L4/L5自動駕駛車輛,那Level 2+呢?

Mobileye在簡報時提出了一個新的自駕車等級「Level 2 +」;對此技術顧問機構VSI Labs創辦人暨首席顧問Phil Magney認為,那「實際上是一種行銷術語,因為將定位資材(localization assets)應用於L2應用程式的動作已經發生。」

他進一步解釋:「如我們所知,現在的L2是比自適應巡航控制(adaptive cruise control)搭配主動式防車道偏離(active lane keeping)更多一點點,但如果跟隨的車輛開走了或是車道線難以辨識,這些功能最終證明是會有問題的。」

Magney也指出,利用定位資材(例如GM以Supercruise所實現的)能強化安全性與系統性能,藉由將地圖繪製與定位資訊添加到量產汽車上,L2+代表的是L2在安全與性能上的升級;Mobileye的REM支援這種模型,但該公司並不是唯一提供這種類型解決方案的廠商。

 
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